CC BY
32
Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии
УДК 330.43
Т. В. Худяева Научный руководитель - С. И. Сенашов Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ПОСТУПЛЕНИЯ НАЛОГОВ И СБОРОВ ПО УФНС РОССИИ
ПО КРАСНОЯРСКОМУ КРАЮ
Рассматривается поступления в консолидированный бюджет РФ (без ЕСН, зачисляемого в федеральный бюджет) с территории Красноярского края за период с января 2010 г. по август 2012 г. Построено уравнение описывающее поступление налогов в зависимости от номера месяца.
Структура доходов консолидированного бюджета РФ по УФНС России представлена следующим образом, она состоит из поступлений налогов на прибыль, платежей за пользование природными ресурсами и платежей по налогу на имущество, налоги на доходы физических лиц, поступлений по акцизам и по налогу на добавленную стоимость, прочие налоги. По истечению налогового периода УФНС России подводит анализ данных с предшествующим отчетным годом. Для анализа данных с помощью математических и статистических методов и моделей необходимо сгруппировать данные за исследуемый период (с января 2010 г. по август 2012 г.) с нарастающей тенденцией.
Проведен анализ данных за исследуемый период и представлена тенденция нарастающих данных за весь период. Рассмотрим основные статистические показатели для данной выборки поступления налогов и сборов с территории Красноярского края [1].
Среднее значение количества поступления налогов и сборов на территории Красноярского края составляет 1795 млн руб.
Медиана равна 1229 млн руб. Поскольку медиана меньше среднего значения, следовательно, большая часть данных меньше среднего значения.
Дисперсия характеризует разброс данных относительно среднего. Дисперсия для данной выборки равна 3212792305. Коэффициент вариации характеризует однородность данных. Здесь коэффициент вариации равен 99.82 %. Так как коэффициент вариации больше чем 33 % то это означает, что данные не однородны.
Эксцесс является показателем отражающим остроту вершины. Эксцесс равен 2,54. Так как эксцесс положительный, то распределение плосковершинное, а
это значит, что имеется достаточно большой разброс в данных относительно среднего.
Линия тренда имеет экспоненциальную зависимостью по времени. По методу наименьших квадратов уравнение линии тренда имеет вид:
— ") щ8 „0,112t
yt = 2 • 10 • e
где yt - поступления налог в бюджет РФ по УФНС по Красноярскому краю; t - номер месяца.
Произведенные расчеты позволили выявить, что более 96 % данных описывается уравнением регрессии.
Анализируем автокорреляцию остатков. С коэффициентом корреляции равны 0,9 (Столбец остатков et коррелирует со столбцами et-19, et-20,et-21), что указывает на высокую степень зависимость остатков.
Строим авторегрессию остатков по этим столбцам. Построенное уравнение авторегрессии показало, что первый столбец зависит только от 21 столбца.
Окончательно получаем уравнение:
yt = 2 • 108 • e0,112t + 0,213et-20,
которое можно использовать для прогнозирования поступления налогов в бюджет РФ по Красноярскому краю.
Библиографическая ссылка
1. Информация об итогах работы по сбору налогов и других обязательных платежей по Управлению ФНС России по Красноярскому краю. URL: http://www.r24.nahg. ru/statistic/pn24/l.html.
© Худяева Т. В., 2013
УДК 330.43
А. В. Шарапова Научный руководитель - Е. В. Филюшина Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ПЛАТЕЖЕЙ ЗА ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНЫЕ УСЛУГИ
В 2011 ГОДУ
Проведен анализ динамики платежей за жилищно-коммунальные услуги в ТСЖ за период с 01.01.2011 по 31.12.2011 г., в ходе которого была выявлена тенденция к увеличению платежей за жилищно-коммунальные услуги к концу года, и последующее их сокращение в первые месяцы следующего года.
Секция «Информационно-экономические системы»
Для анализа взяты данные о ежедневном количестве осуществляемых платежей в одном из ТСЖ г. Красноярска за 2011 г. В ходе работы были рассмотрены основные статистические показатели для данной выборки.
В среднем количество осуществляемых платежей в день за исследуемый период приблизительно равно 8, при этом минимальное количество составило 1, а максимальное - 20. Медианное значение равно 7, это свидетельствует о том, что преобладает количество осуществляемых платежей, меньшее среднего значения.
Мода данной выборки равна 6, это означает, что чаще всего в день осуществляется 6 платежей за жилищно-коммунальные услуги.
Стандартное отклонение приблизительно равно 4, т. е. разброс вокруг среднего значения составил 4. Коэффициент вариации равен 51,62 %, что говорит о неоднородности данных, так как значение больше 33 %.
Коэффициент асимметрии положительный. Это подтверждается графически, так как более пологий «спуск» полигона вариационного ряда наблюдается справа. Т. е. имеет место правосторонняя асимметрия.
Эксцесс также положителен, это говорит о том, что полигон вариационного ряда более крутой по сравнению с нормальной кривой.
При построении и сравнении пяти различных линий тренда (экспоненциальной, полиномиальной, линейной, логарифмической и степенной) было выявлено, что наиболее ближе к вариационному ряду подходит полиномиальная линия тренда второй степени, так как в данном случае коэффициент детерминации (К2) наибольший и равен 0,0303.
Далее анализировалась стационарность данных временного ряда.
Для этого использовался двухвыборочный Р-тест для дисперсии, который показал, что Р > Ркрит, таким образом, гипотезу о равенстве двух дисперсий генеральной совокупности можно отклонить.
Двухвыборочный /-тест для средних показал, что /статистика > /крит (двухстороннее). Однако вероят-
ность того, что / может принять значение 2,26 или больше мала (2,5 %), следовательно, гипотезу о равенстве средних можно отвергнуть.
Результаты тестов позволяют сделать вывод о не стационарности временного ряда. Поэтому следует сделать его стационарным по линии тренда с линейной зависимостью по времени. Уравнение линейного тренда по методу наименьших квадратов имеет вид:
у = 6,53 + 0,006 • /, (1)
где у - количество осуществляемых платежей; / - номер дня.
Значение коэффициента детерминации (К-квадрат) 0,03 показывает, что лишь 3 % общей вариации у объясняется вариацией /. Это означает, что количество осуществляемых платежей не зависит от их количества в предыдущем дне.
По критерию Стьюдента, в данном уравнении свободный член значимым, поскольку Р-значение (2,15Е-43) меньше 0,05, а /-статистика (15,9) попадает в критический интервал (-<»; -1,97)и(1,97; +<»), поэтому его следует исключить из уравнения. Коэффициент регрессии 0,006 является значимым и показывает предельное изменение зависимого параметра у при изменении объясняющей переменной / на 1.
Таким образом, уравнение тренда остается таким же (1).
Проверка остатков выявила наличие гетероскеда-стичности, так как дисперсия остатков растет по мере увеличения /.
Был проведен анализ остатков на наличие автокорреляции. Для этого была построена матрица автокорреляции, которая показала, что автокорреляция первого порядка отсутствует, т. е. нет коэффициентов больше 0,3.
В целом, наблюдается тенденция к увеличению платежей за жилищно-коммунальные услуги к концу года, и последующее их сокращение в первые месяцы следующего года.
© Шарапова А. В., 2013
УДК 004.9
В. А. Шорохова Научный руководитель - А. П. Багаева Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ИНТЕГРАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В СИСТЕМЕ ГОСУДАРСТВЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ
Рассматриваются информационные технологии используемые в государственном управлении. Дается понятие электронного правительства, основы формирования и его особенности.
Современные системы государственного управления представляют собой комплекс, развитие которого происходит в условиях постоянного возрастания степени наукоемкости информационной инфраструктуры.
В процессе становления информационного общества осуществляется формирование и развитие информационной экономики, создается ряд относительно самостоятельных рыночных структур. В их числе рынок знаний (РЗ) как часть рыночной системы, опе-
